如何在多语言环境中使用 Sentence Transformers（例如，加载多语言模型来编码不同语言的句子）？

要在多语言环境中使用 Sentence Transformers，首先加载预训练的多语言模型，然后使用同一模型编码各种语言的文本。 这些模型是在不同的语言数据集上训练的，这使得它们能够将来自不同语言的句子映射到共享的嵌入空间中。 这意味着语义相似的句子的嵌入——无论语言如何——在数值上都会很接近，从而实现跨语言任务，例如搜索或聚类。

首先，安装 sentence-transformers 库并加载一个多语言模型。 例如，paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 模型支持超过 50 种语言。 使用 SentenceTransformer 初始化它

from sentence_transformers import SentenceTransformer
model = SentenceTransformer('paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2')

加载后，将任何支持的语言的句子传递给模型的 encode 方法。 模型会自动检测语言并处理文本

sentences = [
 "Hello, world!", # English
 "Bonjour le monde!", # French
 "Hola, mundo!" # Spanish
]
embeddings = model.encode(sentences)

输出是一个 384 维向量列表（对于这个特定模型），你可以使用余弦相似度比较这些向量，以测量跨语言语义相似性。

关键考虑因素包括模型选择和输入处理。 多语言模型在语言覆盖范围和性能方面各不相同——有些优先考虑欧洲语言，而另一些则包括亚洲或非洲语言。 查看模型的文档以获取支持的语言。 对于具有复杂脚本的语言（例如，中文或阿拉伯语），请确保文本已正确标记化。 一些模型在内部处理子词标记化，但诸如 Unicode 规范化之类的预处理步骤可能会提高一致性。 此外，避免在单个句子中混合使用语言，除非模型明确支持它，因为这会降低性能。 最后，如果需要，使用特定领域的数据测试模型对目标语言的输出质量。 例如，如果构建跨语言 FAQ 匹配器，请验证不同语言的等效问题的嵌入是否正确对齐。